Dá»± báo dịch trong bối cảnh biến đổi khà háºu
Việt Nam ghi nháºn khoảng 200.000 ca mắc sốt xuất huyết má»—i năm. Các Ä‘iá»u kiện định hình dịch ngà y cà ng phức tạp. Nhiệt độ tăng và lượng mưa thay đổi khiến muá»—i Aedes aegypti mở rá»™ng địa bà n lên miá»n Bắc và vùng núi. Biến đổi khà háºu, đô thị hóa nhanh, gia tăng dân số và di biến động dân cư khiến các phương pháp giám sát truyá»n thống gặp nhiá»u hạn chế.
Hệ thống DART (Công cụ cảnh báo sốt xuất huyết nâng cao) được thiết kế để giải quyết thách thức nà y. Do Quỹ Wellcome tà i trợ, ná»n tảng tÃch hợp dữ liệu ca bệnh, khà háºu và máºt độ dân số để dá»± báo số ca mắc theo tuần ở cấp quáºn/huyện trước từ 1 đến 12 tuần. Khoảng thá»i gian nà y giúp ngà nh y tế dá»± phòng kịp chuẩn bị, phân bổ nguồn lá»±c và phản ứng trước khi dịch lan rá»™ng. DART được xây dá»±ng qua tham vấn trá»±c tiếp vá»›i các đối tác địa phương, đảm bảo đáp ứng yêu cầu và sát vá»›i thá»±c tế Việt Nam.
Hướng tiếp cáºn má»›i trong mô hình hóa dữ liệu
Nhiá»u công cụ dá»± báo truyá»n thống thưá»ng dá»±a và o mô hình thống kê vì chúng hiển thị má»™t dải kết quả khả thi, giúp nhà hoạch định chÃnh sách hình dung các kịch bản bùng dịch. Tuy nhiên, phương pháp nà y buá»™c nhà nghiên cứu phải tá»± áp đặt trước các biến số tác động (như nhiệt độ, lượng mưa, máºt độ dân số). Nếu bá» sót má»™t yếu tố, độ chÃnh xác cá»§a dá»± báo sẽ giảm.
Mô hình há»c máy váºn hà nh khác biệt: tá»± phân tÃch khối lượng dữ liệu lá»›n để tìm quy luáºt thay vì chá» con ngưá»i chỉ định. Dẫu váºy, hạn chế cá»§a Ä‘a số mô hình há»c máy là chỉ đưa ra má»™t con số dá»± báo duy nhất, thiếu dải biên độ sai số và mức độ tin cáºy. Vá»›i nhà quản lý y tế cần cÆ¡ sở ra quyết định, sá»± thiếu vắng bối cảnh nà y là má»™t trở ngại lá»›n.
“Trước đây ta phải đánh đổi giữa hai phương pháp. DART được thiết kế để kết hợp thế mạnh cá»§a cả hai,” NCS. Huỳnh Ngá»c Tuyên, chuyên gia mô hình hóa dá»± án DART tại OUCRU Việt Nam (Äại há»c Oxford), chia sẻ.

DART kết hợp há»c máy vá»›i kỹ thuáºt tiên tiến để bổ sung dải biên độ tin cáºy cho má»—i kết quả. Mô hình tá»± bóc tách các mối quan hệ từ dữ liệu gốc thay vì dá»±a và o nháºn định chá»§ quan cá»§a con ngưá»i. Ngưá»i dùng sẽ thấy má»™t dải biên độ (và dụ 400 đến 650 ca) thay vì má»™t con số đơn độc, giúp việc ra quyết định chÃnh xác hÆ¡n.
“DART mang lại sá»± linh hoạt cá»§a há»c máy nhưng vẫn tạo ra đầu ra có ý nghÄ©a cho y tế công cá»™ng. Sá»± kết hợp đó là m nên khác biệt,” anh Tuyên cho biết.
Ná»n tảng gồm ba thà nh phần: đưá»ng truyá»n dữ liệu (data pipeline), mô hình dá»± báo và giao diện trá»±c quan hóa. Dữ liệu giám sát dịch bệnh, thá»i tiết và máºt độ dân số được nạp và o hệ thống để xá» lý và tổng hợp tá»± động.

Hệ thống mất khoảng 8 tiếng để xá» lý dữ liệu toà n Việt Nam giai Ä‘oạn 2002–2025. Khi váºn hà nh thưá»ng quy, quy trình nà y sẽ chạy tá»± động hằng tuần, Ãt cần can thiệp thá»§ công.
Hiện tại, DART đã dá»± báo hằng tuần số ca mắc sốt xuất huyết cho TP.HCM trước tối Ä‘a 12 tuần ở cấp thà nh phố và quáºn/huyện. Äể thÃch ứng vá»›i việc thay đổi địa giá»›i hà nh chÃnh hiện nay, DART Ä‘ang tinh chỉnh mô hình xuống cấp xã/phưá»ng.
Dự báo chỉ có giá trị khi được sỠdụng
Qua ba năm, DART mở rá»™ng quy mô từ má»™t nhóm kỹ thuáºt tinh gá»n thà nh má»™t mạng lưới đối tác rá»™ng lá»›n gồm chÃnh quyá»n địa phương, cÆ¡ quan y tế công cá»™ng và các viện nghiên cứu.
“Nhiá»u bên tham gia hÆ¡n là má»™t tÃn hiệu tốt,” PGS. Sarah Sparrow (Äại há»c Oxford), chá»§ nhiệm dá»± án, nháºn định.
Sá»± đồng hà nh cá»§a Viện Vệ sinh Dịch tá»… Trung ương (NIHE), CDC Hà Ná»™i, HCDC, Sở Y tế TP.HCM, Trưá»ng Äại há»c Khoa há»c và Công nghệ Hà Ná»™i (USTH) giúp ná»n tảng được kiểm chứng bằng thá»±c tế váºn hà nh, thay vì chỉ dá»±a trên các giả định nghiên cứu.
Thay vì tham vá»ng so sánh động há»c dịch giữa nhiá»u thà nh phố, nhóm nghiên cứu chá»n hướng Ä‘i thá»±c tế: hoà n thiện và chứng thá»±c hiệu quả bá»™ khung mô hình tại TP.HCM trước khi tÃnh đến chuyện nhân rá»™ng. “Äây không phải là má»™t thá» nghiệm há»c thuáºt. Chúng tôi muốn xây dá»±ng má»™t công cụ mà đội ngÅ© y tế công cá»™ng có thể hiểu, tin tưởng và sá» dụng,” PGS. Sparrow nhấn mạnh.
Äến năm 2026, bà i toán đặt ra là liệu các cÆ¡ quan quản lý có đủ niá»m tin để hà nh động dá»±a trên dá»± báo cá»§a DART.

Tại há»™i thảo tổng kết ngà y 21–22/5, đại diện từ Quỹ Wellcome, NIHE, HCDC, CDC Hà Ná»™i, Viện Pasteur TP.HCM, USTH, Save the Children và các đối tác Anh – Việt đã thảo luáºn vá» tầm nhìn chiến lược và trá»±c tiếp đánh giá tÃnh thá»±c tiá»…n cá»§a dá»± án.
Thạc sÄ© Trương Thị Thanh Lan, Trưởng khoa Giám sát, Cảnh báo, Chuẩn bị và Äáp ứng khẩn cấp dịch bệnh (HCDC), đánh giá DART là “công cụ hiệu quả há»— trợ dá»± báo sốt xuất huyết tại TP.HCM”, nhưng lưu ý cần tiếp tục tinh chỉnh mô hình để thÃch ứng vá»›i các thay đổi cấu trúc hà nh chÃnh gần đây cá»§a thà nh phố.
Há»™i thảo cÅ©ng chỉ ra thách thức chung cá»§a ngà nh: sá»± hà o hứng ban đầu đối vá»›i các công cụ mô hình hóa Ä‘ang nhưá»ng chá»— cho sá»± tháºn trá»ng. PGS. Phạm Quang Thái, Phó Trưởng khoa Kiểm soát bệnh truyá»n nhiá»…m (NIHE), nháºn định:
“Các mô hình thưá»ng sa đà và o con số, hình ảnh trá»±c quan và kỹ thuáºt. Vá»›i nhà quản lý y tế, câu há»i đơn giản hÆ¡n: Äiá»u nà y có ý nghÄ©a gì, cần chú ý và o đâu và bước tiếp theo phải là m gì?”
Ông láºp luáºn: để tạo dá»±ng niá»m tin, cần sá»± tham gia cá»§a chuyên gia dịch tá»… ngay từ đầu, minh chứng rõ lợi Ãch thá»±c tế và sá»± phê duyệt chÃnh thức từ các há»™i đồng khoa há»c thẩm quyá»n để công cụ có đủ tÃnh pháp lý nhằm phục vụ quản lý nhà nước.
Chặng đưá»ng phÃa trước
Bà i toán tiếp theo là tÃnh bá»n vững khi hết kinh phà tà i trợ. Các hệ thống dá»± báo luôn cần há»— trợ kỹ thuáºt liên tục, cáºp nháºt dữ liệu và quyá»n sở hữu cá»§a cÆ¡ quan chức năng. Nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục phối hợp vá»›i HCDC và các đối tác để tÃch hợp DART và o hoạt động phòng chống dịch thưá»ng quy.
Nghiên cứu Advance Warning and Response Exemplars cá»§a OUCRU vá» hệ thống cảnh báo sá»›m cÅ©ng chỉ ra: việc gắn kết các bên liên quan phải là quá trình liên tục xuyên suốt vòng Ä‘á»i cá»§a dá»± án.
Tầm nhìn của dự án đang mở rộng sang Brazil và Nepal nhằm thỠnghiệm bộ khung công nghệ trong các bối cảnh dịch tễ khác nhau.

TS. Felipe J. Colón-González từ Quỹ Wellcome đúc kết: “Äây không chỉ thuần túy là hoạt động từ thiện. Äây là khoản đầu tư chiến lược nhằm tạo ra các công cụ dẫn đưá»ng cho việc hoạch định chÃnh sách và ra quyết định thá»±c địa.”
Giá trị dà i hạn cá»§a DART không nằm ở má»™t đột phá công nghệ đơn lẻ, mà phụ thuá»™c và o việc các tổ chức y tế công cá»™ng Việt Nam có thể là m chá»§ và váºn hà nh hệ thống bá»n vững hay không. Trong kiểm soát dịch bệnh, má»™t lá»i dá»± báo chỉ có giá trị khi Ä‘i kèm sá»± sẵn sà ng hà nh động.















